ai|企业抢AI落地先机，却碰上标注师的选择困难症！怎么找才有效？
找工程师标？大材小用
AI项目起跑之初 ， 有些公司一下子找不到人 ， 会让工程师先帮忙标注 ， 但不到一个月 ， 工程师大概就会想离职 ， 光跑模型都来不及了 ， 怎么有空标？
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而且工程师一身武艺 ， 也不会只想做标注而已 。 再不久 ， 老板也会跳脚 ， 因为工程师很贵 ， 用来做标注非常浪费 。
众包平台或自行开发？必须三思后行
海外有些公司会利用Amazon Mturk等众包平台 ， 这类平台的标注师来自不同国家 ， 多为家庭主妇、学生兼职 ， 标注师彼此认知判断不同且缺乏品管 ， 品质较容易有落差 。
此外 ， 如何确保数据安全会是一大隐忧 。 若水有客户曾经用过这类的平台 ， 最后因为熟悉平台接口耗了不少时间 ， 而且还需要自行开发用来描点的标注工具组件而作罢 ， 在台湾的大企业基本上不太会考虑这个选项 。
也许你会想开发自己的标注平台 ， 但从投资报酬的观点来看 ， 不一定划算 。 除非标注的类型、数量从头到尾都不会改变 ， 否则从零到一构建平台 ， 持续开发标注工具 ， 以及后续的平台维护及优化 ， 一样需要投入人力和时间 。
找工读生标？劳心劳力
请少数几位工读生自行标注 ， 在项目开发初期确实是个好方法 。 有个创业公司圈客户 ， 一开始也是用in house工读生标注了一阵子 ， 但在与若水合作半年后 ， 就不再请工读生标注 。 为什么？
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这位创业公司的副总对我大吐苦水：原来 ， 标注的工作毕竟重复性高 ， 工读生常常做了一阵子就嚷嚷着要请假或是不做 ， 公司在核心业务之外 ， 为了管标注工读生又要加请一个主管 ， 同时PM或工程师还要自己花很多时间检查工读生做的标注 ， 另外还有办公室空间的问题 ， 整个算下来人事费用偏高 ， 根本不划算；有时碰上AI新产品开发阶段 ， 或是突然项目变多 ， 临时根本找不到好手支持 。
或许对你而言 ， 多花点钱请工读生标注 ， 为了自己掌控进度一切还能忍受 。 但在若水的经验观察中 ，
这样长期下来可能会让你错过AI项目开发中最宝贵的资源：时间
选对AI数据外包服务商 ， 优势在哪？
在监督式机器学习的领域 ， 大量且优质的数据是AI应用成功的关键之一 。 当喂进模型的资料数据标注的不够精确 ， 机器学习模型（Machine Learning Model）的学习效果就会受到影响 ， 也就是人们常说的“Garbage in,Garbage out” ， 换言之 ， 在此之前的投资都浪费掉了 。
在若水有一套品质检测反馈制度 ， 来确保客户交付的数据如期如质完成 ， 进而带动机器学习模型的品质和成效 。
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每位标注师都接受过各种标注图形的训练、认证 ， 参与项目前再针对该项目的标注特征考试 ， 以确保标注时有精确的认知和下标动作 ， 还有QA、QC人员分批进行品质抽测 。
对许多客户来说 ， 他们最重视若水在标注时给的原则反馈 ， 机器学习模型需要数据训练 ， 但需要喂什么样“特征”的数据 ， 往往不太好定义 。
之前 ， 有位日本客户本想让公司内部的工程师和工读生去标注桥上的铁锈 ， 一试才发现太过耗时、且无法全面检测标注品质 ， 转而找上若水帮忙 。
因为有协助过建筑业的经验 ， 同仁们马上想到要请教建筑专家 ， 才掌握到铁锈的物理特色 ， 不会把桥上的光影、污渍或颜色较深的青苔 ， 标注成铁锈 ， 让机器误学 。
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加上铁锈形状太不规则 ， 业界往往都是用“Polygon多边形描边标注”的方式来处理 ， 若水AI数据处理顾问审慎评估后 ， 决定以“Pixel－wise逐像素标注”进行数据标注 ， 因为可以让机器学习所需的Training Data品质更优质、精准 ， 进而达到AI应用快速推进 。
究竟数据标注该怎么解？端看企业开发AI的速度和数量 。 有一个数据可以参考：我们内部算过 ， 比起找工读生要花的招募、薪酬（含劳医保）、主管薪资、场地、设备构建等条件来估算 ， 找到一个经验丰富、品质管理系统稳定的外包标注团队 ， 至少可以节省20%的成本 。
最后 ， 如果你正在思考外包数据标注服务 ， 不妨参考以下4个原则：
是否能协助精准定义标注原则？是否有品质和品管的内控流程？是否有及时与客户反馈的机制？是否有可靠、稳定的安全系统？如何处理学习数据 ， 优化机器学习模型并截取正确的特征 ， 让团队可以快速的产出AI ， 其实不是单一的执行层面议题 ， 而是一种全面性的策略 。 以标注数据为例 ， 在思考上光是“有人标就好”还不够 ， 企业应该思考的是：
如何在完成省时、省力、省成本下 ， 同时借由精准标注 ， 推动AI落地 。
【ai|企业抢AI落地先机，却碰上标注师的选择困难症！怎么找才有效？】
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